[UA] Informe "Análisis de cohortes"

Este artículo trata sobre el informe "Análisis de cohortes" de Universal Analytics. Para obtener información sobre cómo analizar la retención y la interacción de las cohortes en Google Analytics 4, consulte el artículo [GA4] Informe "Resumen de la retención".
Nota: La función del informe "Análisis de cohortes" dejó de estar disponible para todo el tráfico dentro y fuera del EEE (Espacio Económico Europeo) el 29 de enero del 2024. Obtenga más información sobre las funciones obsoletas de Universal Analytics y las funciones correspondientes de Google Analytics 4.
Secciones de este artículo:

Consultar los datos de "Análisis de cohortes"

Para abrir el informe "Análisis de cohortes", siga estos pasos:

  1. Inicie sesión en Google Analytics.
  2. Vaya a su vista.
  3. Abra Informes.
  4. Seleccione Audiencia > Análisis de cohortes.

Los datos de "Análisis de cohortes" están disponibles en todas las cuentas de Analytics. No es necesario realizar ningún cambio en el código de seguimiento.

Configurar el informe

Menús que se utilizan para configurar el informe de "Análisis de cohortes"

Utilice los menús para seleccionar:

  • La dimensión que caracteriza las cohortes (Tipo de cohorte).
  • El tamaño de las cohortes (Tamaño de cohorte): para determinarlo, debe seleccionar el tipo de valor de la dimensión. Por ejemplo, si determina la cohorte por la dimensión Fecha de adquisición, puede cambiar el tipo de valor de la dimensión a día, semana o mes. Con esta configuración, una cohorte incluirá a todos los usuarios que se han adquirido en el mismo día, la misma semana o el mismo mes.
  • La métrica que desea evaluar (Métrica).
  • El periodo relativo de los datos y el número de cohortes (Periodo).
  • Qué cohortes se representan en el gráfico (N seleccionados).

Interpretar los datos

Informe configurado para mostrar cohortes de Fecha de adquisición en función de la métrica Retención de visitantes

Gráfico

De forma predeterminada, en el gráfico se muestran los valores de métrica acumulados de todas las cohortes. Utilice el menú N seleccionados para elegir una línea del gráfico acumulativo o líneas de gráfico de cohortes individuales.

Columnas

La primera columna identifica las cohortes y el número de usuarios de cada una. Por ejemplo, si caracteriza las cohortes en función de la dimensión Fecha de adquisición, en esta columna se mostrarán la fecha de adquisición de cada una y el número de usuarios que ha adquirido durante ese periodo (día, semana o mes).

En el resto de las columnas se reflejan los incrementos temporales que ha elegido para Tamaño de cohorte. Por ejemplo, si selecciona por día, cada columna incluirá un día de datos. Hay 13 incrementos temporales, del 0 al 12.

Filas

En la primera fila se muestra el valor de métrica total de todas las cohortes para cada columna. Por ejemplo, si la métrica es Número de páginas vistas y las columnas son de datos diarios, en la primera fila se muestran las páginas vistas durante el día.

En las demás filas se muestran los valores de las cohortes individuales.

Celdas

Las celdas de los incrementos temporales del 0 al 12 contienen los valores de métrica relevantes. Por ejemplo, si utiliza la métrica Número de páginas vistas, cada celda contendrá el número de páginas vistas por cohorte y por incremento temporal.

Colores

Analytics utiliza cinco colores para indicar el valor de las métricas: el más oscuro representa los valores más altos de la métrica y el más claro se corresponde con los más bajos. Cada color representa el mismo intervalo relativo de valores. Por ejemplo, si el valor más alto de la tabla es 100%, cada color representa un intervalo de 20 (100 / 5). Si el valor más alto es 50%, cada uno representa un intervalo de 10 (50 / 5).

Segmentos

Cuando aplique segmentos a este tipo de informes, los datos de cada segmento se mostrarán en una tabla independiente.

Como el informe "Análisis de cohortes" se basa en los usuarios, si aplica en él segmentos basados en sesiones, puede obtener resultados imprevistos que no incluyan el 100 % de los usuarios en el día 0, como cabría esperar.

Por ejemplo, si un segmento se basa en una condición como Ubicación: País coincide exactamente con Estados Unidos que contiene dimensiones de ámbito de sesión, los usuarios cuyas sesiones de día 0 no se originen en Estados Unidos no se incluirán en la columna de día 0 cuando se aplique dicho segmento.

Filtros

Si se aplican filtros con los que se excluyen los usuarios de día 0, es posible que se modifiquen los datos de días posteriores. Por ejemplo, si se aplica un filtro con el que se excluyen las sesiones de día 0 de algunos usuarios, pero con el que se incluyen las sesiones de esos mismos usuarios en días posteriores, es posible que los valores para esos días posteriores excedan el 100%.

Ejemplos

Microtendencias

Examinar las microtendencias que en conjunto constituyen las macrotendencias puede ofrecerle una perspectiva más realista de su empresa. Por ejemplo, los datos trimestrales pueden mostrar un incremento continuo de las transacciones de un periodo determinado, lo que dr consideraría un resultado positivo. No obstante, si examinara las cohortes semanales que componen el conjunto de datos de mayor tamaño, podría observar que, aunque una afluencia general de usuarios nuevos contribuye a generar un mayor número de transacciones, se produce un descenso constante y considerable en las transacciones después de la quinta semana. Gracias a esta información, ya sabe cuándo volver a interactuar con los usuarios (semana 4) para mejorar el rendimiento de cada microtendencia y, por lo tanto, multiplicar el efecto en la macrotendencia.

Coherencia, mejora o deterioro en las cohortes

Simplemente tiene que comparar los valores de una sola columna para determinar si el comportamiento entre las cohortes es coherente o si el rendimiento mejora o se deteriora. Al examinar los datos de las cohortes más recientes de arriba abajo dentro de una columna, va avanzando en el tiempo (por ejemplo, el día 5 de la segunda cohorte se produce después del día 5 de la primera, aunque aparezcan en la misma columna).

Si evalúa los datos diarios, puede examinar una sola columna (por ejemplo, la del día 5) para comprobar si todas las cohortes tienen el mismo nivel de rendimiento en ese momento o si los datos indican tendencias de mejora o de deterioro. Por ejemplo, si el día 5 retiene el mismo porcentaje de usuarios en todas las cohortes, puede que eso indique una continuidad en la experiencia de usuario. Por otro lado, si el día 5 observa un aumento continuo de la retención, podría relacionarlo con alguna mejora que se haya introducido en el contenido o en la velocidad de la aplicación. Un descenso continuo de la retención de usuarios el día 5 podría indicar que hay contenido inactivo, un nivel excesivamente difícil o mal codificado en un juego, o cualquier otro motivo que provoca que cada vez menos usuarios puedan avanzar en la experiencia.

Interacción, retención y adquisición

Conocer el punto en el que los usuarios suelen dejar de interactuar (por ejemplo, se inician menos sesiones, se ven menos páginas o se generan menos ingresos) puede ayudarle a identificar dos aspectos:

  • Puntos habituales de abandono que se podrían solucionar fácilmente
  • El ritmo al que debe adquirir nuevos usuarios para compensar el abandono inevitable

Por ejemplo, si observa que los ingresos empiezan a reducirse constantemente en la tercera o cuarta semana después de que se produzca la adquisición, le recomendamos que vuelva a interactuar con los usuarios a través de una campaña de remarketing o de correo electrónico que ofrezca descuentos o anuncios de nuevos productos que se hayan añadido tras sus últimas sesiones. También puede volver a interactuar con los usuarios mediante el remarketing dinámico y ofrecerles anuncios de productos relacionados con los que compraron durante su interacción inicial.

Si identifica patrones inevitables de abandono (por ejemplo, un 10 %), podrá saber el ritmo al que debe adquirir nuevos usuarios para generar el porcentaje de crecimiento que desea para su empresa.

Respuesta a las acciones de marketing a corto plazo

Si utiliza acciones de marketing a corto plazo, como campañas de correo electrónico de un solo día, este informe le permite hacer un seguimiento del comportamiento de los usuarios que ha adquirido durante los periodos relacionados. Por ejemplo, si publica campañas sucesivas de descuentos del 30 %, del 25 % y del 20 % conforme se acerca un periodo festivo, puede comparar las distintas métricas, como Ingresos por usuario y Transacciones por usuario, entre los grupos de usuarios que ha adquirido en las fechas en que se ha publicado cada campaña.

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